Tinfoleak으로 Twitter를 통해 누구나 개인 정보를 찾는 방법

귀하의 트위터 게시물은 귀하가 어디에 살고 있는지 알려줄 수 있습니다.

여전히 인터넷 개인 정보 보호에 대한 소문이 농담이라고 생각한다면 아마도 이것이 당신의 감각을 조롱할 것입니다. 우리는 이미 인터넷에서 익명이 불가능하다는 것을 확인했지만 일부는 계속해서 그렇지 않다고 생각합니다. 예, 공유하는 내용에 주의를 기울이더라도 특히 Twitter를 사용하는 경우 여전히 취약합니다.

라는 무료 스크립트가 있습니다. 틴폴 에 대한 놀라운 양의 정보를 가져올 수 있습니다. 모든 트위터 사용자 단순히 프로필과 트윗을 기반으로 합니다. 어떻게 작동하는지 보여드리겠습니다.

Tinfoleak 설정

Tinfoleak은 고독한 Python 스크립트에 불과하므로 거의 모든 시스템에서 사용할 수 있습니다. 파이썬을 사용하기 위해 프로그래밍을 배울 필요는 없지만 어떤 식으로든 스크립트를 수정하려는 경우 언어를 아는 것이 도움이 될 수 있습니다.

참고: 내가 아는 한 Tinfoleak은 특정 오픈 소스 라이선스에 따라 명시적으로 라이선스가 부여되지 않았습니다. 어떤 라이센스를 사용하는지 알고 있다면 알려주십시오.

먼저, 당신은 할 필요가 파이썬 다운로드 및 설치 . Python 사이트 자체에서 플랫폼별 지침을 찾을 수 있습니다.

Python 3.x는 우리가 필요로 하는 Python 라이브러리인 Tweepy에서 아직 지원하지 않으므로 Python 2.7을 설치해야 합니다.

다음으로 해야 할 일 Tweepy 다운로드 및 설치 , Python 스크립트가 Twitter API와 인터페이스하는 쉬운 방법을 허용합니다. Tweepy 사용법을 알 필요는 없습니다. 계속하기 전에 설치하십시오.

이에 대한 지침은 Tweepy 프로젝트 페이지에서 찾을 수 있습니다.

마지막으로 Tinfoleak 자체를 잡고 싶을 것입니다. 여기에서 다운로드하십시오 , 프로그램을 사용하여 압축을 풉니다. 7-Zip처럼 , 원하는 곳에 배치할 수 있습니다. 데스크탑에서도 마찬가지입니다. 편집 tinfoleak.py 선택한 텍스트 편집기를 사용하여 파일을 만들고 Twitter Dev OAuth 자격 증명을 입력합니다.

Tinfoleak을 사용하여 찾은 것

이제 Tinfoleak이 설정되고 사용할 준비가 되었으므로 이 나쁜 소년이 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다. 명령 프롬프트에서 스크립트로 이동하여 다음을 실행합니다.

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파이썬 ./tinfoleak.py

Tinfoleak이 원하는 대로 작동하도록 하는 데 사용할 수 있는 많은 매개변수 옵션이 제공됩니다. 처음에는 약간 혼란스럽기 때문에 내 계정에서 몇 가지 간단한 예제를 통해 실행해 보겠습니다. @카본덕 .

파이썬 ./tinfoleak.py -n 카본 덕 -b

NS -N 매개변수는 탐색하려는 Twitter 계정을 나타냅니다. 카본 덕 이 경우. 다음과 같은 -NS 매개변수는 우리가 관심을 갖고 있다는 것을 의미합니다 기초적인 계정 세부 정보.

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즉시 내 계정 생성 날짜, 총 트윗 및 팔로워 수와 같은 멋진 정보를 볼 수 있지만 아직까지는 그다지 흥미롭지 않습니다.

파이썬 ./tinfoleak.py -n 카본 덕 -s

NS -NS 매개변수는 계정에서 사용 중인 Twitter 앱을 확인하는 데 사용됩니다. 나는 큰 앱 사용자가 아니므로 결과가 지루하지만 누군가의 Twitter 앱을 엿보는 것이 재미있거나 유용할 수 있는 몇 가지 시나리오가 있다고 확신합니다.

우리는 무엇을 더 할 수 있습니까?

파이썬 ./tinfoleak.py -n 카본 덕 -h

다음은 내가 사용한 모든 해시태그에 대한 요약입니다. -시간 매개변수. 이를 바탕으로 트윗당 해시태그를 너무 많이 넣는 샷건 전술을 사용했다고 비난할 수 있습니다. 당신은 나를 얻었다.

누군가의 해시태그 선택을 아는 것이 해로운 방식으로 악용될 수 있는 시나리오를 생각하기는 어렵지만, 이를 통해 그들의 심리와 관심 주제를 빠르게 엿볼 수 있습니다.

파이썬 ./tinfoleak.py -n 카본 덕 -m

NS -미디엄 매개변수를 사용하면 사용자가 언급한 모든 단일 언급을 가져올 수 있습니다. 그들은 누구와 얼마나 자주 이야기합니까? 이렇게 하면 알 수 있습니다.

다시 말하지만, 이 중 어느 것도 지금까지 너무 사악한 것은 아닙니다. 특히 이 모든 정보가 Twitter를 검색하는 것만으로 이미 공개적으로 사용 가능하다는 점을 고려할 때, 단 몇 초 만에 이 모든 정보를 사용할 수 있다는 것이 조금 불안하지 않습니까?

파이썬 ./tinfoleak.py -n 카본 덕 -g

마지막으로 Tinfoleak의 가장 흥미로운 측면에 도달합니다. -NS 트윗을 게시할 때 Twitter With Location 기능을 기반으로 지리적 위치 데이터를 가져오는 매개변수입니다.

모르는 경우 Twitter를 사용하면 트윗에 위치를 추가할 수 있습니다. 계정 설정과 사용 중인 Twitter 클라이언트에 따라 트윗에는 도시 및 주 정보부터 정확한 위도 및 경도 좌표(위의 스크린샷에서 볼 수 있음)까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.

집에 있고 순진하게 트윗에 위치를 게시하면 누군가가 당신의 좌표를 살짝 엿보고 당신이 사는 곳을 알아낼 수 있습니다. 유령 같은.

파이썬 ./tinfoleak.py -n 카본 덕 -p 1

여기에 몇 가지 무서운 의미와 함께 제공되는 다른 흥미로운 기능이 있습니다. NS -NS 매개변수를 사용하면 사용자의 트윗 기록에 나타나는 모든 사진을 절차적으로 다운로드할 수 있습니다.

이것은 트위터에 많은 사진을 업로드하는 사람들에게 적신호일 것입니다. 누군가가 당신도 모르는 사이에 모든 것을 손쉽게 다운로드할 수 있다면 어떤 기분이 들까요? 다시 말하지만 예전에는 불가능했던 것이 아니라 '힘겹게'가 핵심어다.

파이썬 ./tinfoleak.py -n carbonduck -tpython ./tinfoleak.py -n carbonduck -c 1000python ./tinfoleak.py -n carbonduck -f 단어 파이썬 ./tinfoleak.py -n carbonduck --sdate YYYY/MM/DDpython ./tinfoleak.py -n carbonduck --edate YYYY/MM/DDpython ./tinfoleak.py -n carbonduck --stime HH:MM:SSpython . /tinfoleak.py -n carbonduck --etime HH:MM:SS

다음은 Tinfoleak에서 탐색하는 트윗의 범위를 좁히는 데 사용할 수 있는 몇 가지 추가 옵션 및 필터입니다.

-NS 결과 출력에서 타임스탬프를 활성화합니다.
-씨 검색하려는 트윗 수를 나타냅니다. 기본값은 100입니다.
-NS 다음이 포함된 트윗만 검색합니다. 단어 .
--sdate 트윗 검색 시작 날짜를 나타냅니다.
--날짜 트윗 검색의 종료 날짜를 나타냅니다.
--시간 트윗 검색 시작 시간을 나타냅니다.
--시간 트윗 검색의 종료 시간을 나타냅니다.

Tinfoleak으로부터 자신을 보호하기

Tinfoleak의 '문제'는 이것이 완벽하게 합법적인 도구라는 것입니다. 트위터 API를 활용하여 이미 대중이 사용할 수 있는 데이터를 빠르게 검색하기만 하면 됩니다. 유일한 진짜 방어책은 트위터 계정을 비활성화하는 것입니다. 하지만 데이터 자체는 그 후에도 최대 30일 동안 계속 사용할 수 있습니다.

그렇지 않으면 보호 옵션이 다소 제한됩니다.

디지털 텔레비전 안테나를 만드는 방법

가장 중요한 것은 위치 기반 트윗을 선택 해제하는 것입니다.

트위터 설정으로 이동합니다.
보안 및 개인 정보를 클릭하십시오.
'내 트윗에 위치 추가' 옵션을 선택 취소합니다.
'모든 위치 정보 삭제'를 클릭합니다.

사진을 삭제하려면 해당 사진이 포함된 트윗을 삭제해야 합니다. 그렇게 하려면 트윗을 직접 처리하는 대신 절차적으로 트윗을 삭제하는 서비스를 사용하고 싶을 것입니다.

또는 극단적으로 가고 싶다면 대신 온라인 페르소나를 전멸시킬 수 있습니다.

어떻게 생각하나요? 과거 트윗에 대한 그러한 깊은 액세스가 걱정스럽거나 걱정할 필요가 없다고 생각하십니까? 아래에 의견을 게시하여 의견을 공유하세요.

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저자 소개 조엘 리(1524개의 기사 출판)

Joel Lee는 2018년부터 MakeUseOf의 편집장입니다. 그는 학사 학위를 받았습니다. 컴퓨터 과학 및 9년 이상의 전문적인 글쓰기 및 편집 경험.

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